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编解码器

目前在尝试使用全新的技术对编码架构进行革新，比如人工智能，神经计算模型等。做编码的都了解，视频编码基本结构（波形混合编码）在过去几十年都没怎么变化，主要在于预算、变换和熵编码三大部件（及零件）的不断替换和完善。近期，学界已经提出了一些用深度学习对HEVC进行编码提升的研究工作，北京杰西艺编解码器价格，不过大多集中在环内滤波或后处理方面，还是属于模块级提升，没有结构突破，无End to End 学习能力。FVC和AV1阵营普遍认为，短期内深度学习还是干不过人工fine tune的各种编码模式(算子)，还得继续潜伏一阵。

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视频编解码器原理

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音频和视频都需要可定制的压缩方法。工程师和数学家们尝试了很多种不同的办法来试图解决这个问题。一个复杂的平衡关系存在于以下因素之间：视频的质量、用来表示视频所需要的数据量(通常称之为码率)、编码算法和解码算法的复杂度、针对数据丢失和错误的鲁棒性(Robustness)、编辑的方便性、随机访问、编码算法设计的完整性、端到端的延长以及其它一些因素。

编解码器的离散余弦变换编码方法

离散余弦变换(DCT)编码所谓编码，更确切地说是压缩，即去掉一些多余的信息，编解码器价格，保留必要的信息。对于预测编码的预测误差块，不直接进行编码，而是采取一种称为离散余弦变换编码方法，也称DCT变换法。换句话说，就是把图像数据(预测误差块)变换到频率域中进行编码，达到图像数据压缩的目的。这是因为，杰西艺编解码器价格，图像数据经过变换处理后，相邻像素之间的相关性下降，多余的信息大部分去掉不传送，将有用的且不相关的信息保留下来。采用DCT变换的另一因素是在频率域在进行编码时，受噪声的影响较小。

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